知物由学 | 虚假色情泛滥，人工智能可以做些啥？
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本文作者：Louise Matsakis，《连线》杂志编辑，负责网络安全、互联网法律和网络文化，曾在VICE的科技网站主板和Mashable担任编辑。
Gfycat——一个动态图片托管平台，致力于让视频或动态图片的上传和分享更加快速便捷。
作为一个在线动态图片托管平台，公司成立的目的就是要改善21世纪人们对GIF的观看体验。GYF是“GIFFormatYoker”（GIF格式关联）的缩写，这一缩写很好地体现了公司成立的目的，即要把GIF和HTML5视频关联起来。
人脸识别和机器学习的使用已经越来越普遍了，互联网也开始利用这些技术来制作虚假的色情视频。正如Motherboard报道的那样，人们正在制作智能面部交换色情片，将名人的脸换到色情片的女演员上，例如伪造国外明星盖尔·加朵（GalGadot）与她同父异母的哥哥睡在一起的视频。当Reddit、Pornhub和其他社区都在为禁止了deepfakes的内容伤脑时，GIF-hosting公司的Gfycat找到了一个不错的解决方法。
Gfycat表示他们已经找到一种通过人工智能来识别虚假视频的方法。Gfycat已经开始利用这项技术来对其平台的GIF进行审核。这项新技术向人们展示了在未来如何尝试与虚假视频内容对抗。毫无争议的是，随着越来越多类似Snapchat的平台将视频内容引入新闻行业，与虚假视频内容的斗争会越来越激烈。
Gfycat至少拥有两亿活跃用户，它希望能提供一种比Reddit、 Pornhub和Discord更全面的方法来过滤deepfake。Mashable报道称Pornhub未能从其网站上删除一些deepfake视频，包括一些有数百万点击量的视频（这些视频后来在文章发布后被删除）。三月初，Reddit网站禁止了一些deepfake社区，但保留了一些相关的板块，如r/DeepFakesRequests 和r/deepfaux，直到WIRED在报道这个故事的过程中引起他们的注意。
这些努力不该被忽视，但同时，它们也显示了互联网平台的人工运营是有多么困难——特别是当电脑不需要人工，能发现自己的deepfake的时候。
人工智能开始战斗
Gfycat利用人工智能开发了两种工具，它们都以猫科动物命名：Angora项目和Maru项目。当用户将泰勒•斯威夫特（Taylor Swift）的低质量GIF上传到Gfycat时，Angora项目可以在网上搜索更高分辨率的版本以替换它。换句话说，它可以找到斯威夫特同样的演唱剪辑“"ShakeIt Off”，并将这个更好的版本上传。
现在让我们假设你没有标记你的剪辑为泰勒•斯威夫特，但这不是一个问题。据称Maru工程可以区分不同的人脸，并会自动用斯威夫特的名字标记GIF。这从Gfycat的角度来看是有意义的，它希望将每月上传到平台的数百万用户的素材编入索引。
业余爱好者创作的大多数deepfake都不完全可信。因为如果你仔细看，这些帧并不太匹配；在下面这段视频剪辑中（https://youtu.be/5hZOcmqWKzY ，PS：需FQ），唐纳德·特朗普（DonaldTrump）的脸并没有完全覆盖安格拉•默克尔(Angela Merkel)的脸。但是你的大脑做了一些处理，填补了技术无法将一个人的脸变成另一个人的脸的空白。
Maru项目远不如人脑宽容。当Gfycat的工程师通过它的人工智能工具运行deepfake时，它会注册类似于尼古拉斯凯奇（Nicolas Cage），但不足以发出一个肯定的匹配，因为人脸并不是在每一帧中都呈现得完美无缺。使用Maru是Gfycat发现deepfake的一种方法，当GIF仅部分像名人时，它可能就不会特别好使。
Maru项目可能无法单独阻止所有的deepfake，且随着它们变得更复杂，未来也会更加的麻烦。有时，一个deepfake的特征不是名人的脸，而是一个平民，甚至是创作者仅个人认识的人。为了对抗这种变化，Gfycat开发了一种类似于Angora项目的遮蔽技术。
如果Gfycat怀疑某个视频已经被修改以显示其他人的脸，比如Maru没有肯定地说这是泰勒•斯威夫特的，那么公司就可以“屏蔽”受害者的脸，然后搜索是否在其他地方存在身体和背景录像。例如，在特朗普（Trump）的身体上放置他人面孔的视频中，人工智能可以搜索互联网，并打开它借用的原始的国情咨文的视频录像。如果在新的GIF和源文件之间不匹配，人工智能可以断定视频已经被修改了。
Gfycat计划使用它的屏蔽技术来屏蔽更多的人脸，以检测不同类型的虚假内容，比如欺诈天气或科学视频。Gfycat一直非常依赖人工智能来分类、管理和调节内容。Gfycat首席执行官理查德·拉巴特（Richard Rabbat）在一份声明中说，“人工智能的创新步伐加快，有可能极大地改变我们的世界，我们将继续使我们的技术适应这些新的发展。”
不是万无一失
Gfycat的技术在至少在一个feedfake的工作场景中是行不通的：一个在其他地方不存在的脸和身体。例如，两个人在一起拍sex录像，然后换到别人的脸上。如果没有人参与其中，而且视频在其他地方没有，那么Maru或Angora就不可能知道内容是否被改变了。
目前看来，这是一个相当不可能的情况，因为制作一个deepfake需要访问一个视频和某人的照片。但也不难想象有这样的一个情况，一个前恋人会利用手机上的视频来拍摄受害者，而这些视频从未公开过。
即使是以色情明星或名人为特征的feedfake，有时候人工智能也不确定到底发生了什么，这就是为什么Gfycat雇佣人来帮忙的原因。该公司还使用其他元数据，如共享位置或上传者来确定剪辑是否是一个feedfake。
此外，并非所有的视频都是恶意的。正如电子前沿基金会（ElectronicforrentionFoundation）在一篇博客文章中指出的那样，上述默克尔/特朗普混搭（Merkel/Trump）之类的例子仅仅是政治评论或讽刺。还有其他合法的理由来使用这种技术，比如匿名化需要身份保护的人，或者创建经双方同意改变的色情作品。
尽管如此，还是很容易看出为什么这么多人会觉得deepfake令人苦恼。它们代表着一个未来的开端，即不可能判断一个视频是真实的还是假的，这可能对宣传及更多的内容产生广泛的影响。俄罗斯在2016年总统选举期间用假机器人淹没了Twitter；在2020年的选举中，可能会对候选人自己的造假视频做同样的事情。
漫长的战斗
虽然Gfycat提供了一种潜在的解决方案，但它可能只是一个时间问题，直到deepfake的创造者学会如何规避它的安全保障。随之而来的斗争可能需要数年时间才能完成。
正如达特茅斯学院（Dartmouth College）的计算机科学教授、专门从事数字取证、图像分析和人类感知的HanyFarid说的：“我们几十年的时间里，你可以在色情网站或Reddit上找到你可以释放的法医技术，并最终从一个虚假的信息中分辨出真实的信息。”如果你真想愚弄这个系统，你就会开始建立起一套破解法医系统的方法。
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